Para entendermos o que é Deep Learning, precisamos remontar a uma das tendências tecnológicas do momento: o aprendizado de máquina, ou aprendizado automático, do inglês Machine Learning (ML). Ela diz respeito ao fato de os computadores e dispositivos conectados desempenharem suas funções sem que pareçam programados e, mais propriamente, que “aprendam” conforme são utilizados.

Talvez você já tenha ouvido falar sobre as redes neurais. Elas também têm a ver com o aprendizado de máquina. No passado, as redes neurais proporcionaram o aprendizado automático utilizado para a criação de carros autônomos e também melhoraram significativamente as buscas na web, apenas para citar alguns exemplos práticos. Agora, uma técnica que vem ganhando força dentro deste universo é o Deep Learning.

Sobre isso conversaremos neste post. Você entenderá o que é Deep Learning, como ele funciona na prática, em que situações já está sendo aplicado e por que é importante conhecer melhor essa abordagem tecnológica. Acompanhe a leitura e confira!

O que é Deep Learning?

Falando de uma forma bem simples de entender, Deep Learning (aprendizagem profunda, em português) é um tema emergente dentro do campo da Inteligência Artificial. Uma subcategoria de aprendizado de máquina que diz respeito a oportunidades de aprendizagem profundas com o uso de redes neurais para melhorar as coisas, tais como reconhecimento de fala, visão computacional e processamento de linguagem natural. Isso está rapidamente se tornando um dos mais estudados e procurados campos dentro da ciência da computação moderna.

Dito de outra forma, é um termo que cobre uma abordagem específica para a construção e formação de redes neurais. As redes neurais têm sido desenvolvidas e aprimoradas desde a década de 1950 e estão se tornando cada vez mais promissoras — aplicáveis para diversos fins, sobretudo no meio corporativo e indústrias de segmentos, como saúde, educação e e-commerce, entre outras.

O Deep Learning é a tecnologia base para ferramentas como o Google Translate (Google Tradutor) e a Cortana (assistente personalizado da Microsoft), por exemplo. Em suma, com enorme quantidade de poder computacional, as máquinas podem agora reconhecer objetos e traduzir voz em tempo real. O Deep Learning, portanto, torna finalmente a Inteligência Artificial de fato inteligente e aplicável.

Como funciona o Deep Learning na prática?

Tecnicamente falando, o Deep Learning faz o “treinamento” de um modelo computacional para que ele possa decifrar a linguagem natural. O modelo relaciona termos e palavras para inferir significado, uma vez que é alimentado com grandes quantidades de dados.

Em geral, as máquinas já são previamente “ensinadas” a ler os documentos e podem responder a questões colocadas sobre o seu conteúdo, mas as suas bases de conhecimento normalmente estão limitadas pelo tamanho dos arquivos. Como a quantidade de algorítimos online não para de crescer, a abordagem Deep Learning vem para fazer com que os sistemas possam fazer uso de um maior número de linguagem natural, concedendo-lhe uma compreensão mais profunda de temas universais.

Tradicionalmente, a qualidade dos algoritmos depende muito da representação dos dados em certas características (as chamadas features). Assim, Feature Engineering e pré-processamento consomem grande parte dos esforços dos especialistas e são específicos para cada domínio — na análise de imagens, por exemplo, é comum fazer o pré-processamento com algoritmos de detecção de fronteiras (os chamados edges) para facilitar a identificação de objetos.

Já os algoritmos do tipo Deep Learning têm uma abordagem inovadora, pois dispensam grande parte desse pré-processamento e geram automaticamente propriedades invariantes em suas camadas hierárquicas de representação.

Ao usar métodos baseados em Deep Learning, cientistas de dados, engenheiros e desenvolvedores de softwares têm conseguido ótimos resultados em diferentes aplicações (visão computacional, reconhecimento de voz e processamento de linguagem, especialmente). Usando várias camadas de processamento de dados não lineares, eles conseguem obter uma representação complexa e abstrata dos dados de forma hierárquica.

Dados sensoriais (pixels de imagens, por exemplo) são alimentados a uma primeira camada, sendo que a saída de cada uma delas torna-se a entrada da camada seguinte. Logo, o empilhamento de várias faixas desses “neurônios” é a ideia básica dos algoritmos do tipo Deep Learning.

Como Deep Learning vem sendo usado?

Algumas das principais aplicações de Deep Learning, utilizadas atualmente, são:

  • compreensão do comportamento do cliente, realizado por sites de e-commerce robustos (Amazon e eBay). Durante todo o tempo no site, os dados do consumidor são coletados. Quanto maior a experiência no local, maiores serão as chances de efetivar a compra. Assim, o site é otimizado a cada acesso por meio dos dados gerados, para que a experiência para aquele cliente seja mais envolvente;
  • reconhecimento facial. Essa aplicação já é utilizada em sites de redes sociais, como o Facebook, para identificar quais são os potenciais usuários a serem marcados em uma determinada foto. Porém, atualmente, tem sido bastante utilizada para os sistemas de segurança. No carnaval de 2019, inclusive, o sistema auxiliou a Polícia Militar da Bahia a prender um homem foragido, reconhecido por meio desse tipo de sistema;
  • suporte técnico personalizado, de forma que não é necessário, em muitos casos, atendentes humanos para prestar o serviço de assistência remota a um cliente. Alguns exemplos são a Clara, o Howdy e o GridSpace Sift;
  • classificação de doenças. Por exemplo, há hoje tecnologias que auxiliam oftalmologistas em exames médicos para identificar, por exemplo, retinas afetadas pela diabetes, por meio da análise de imagens;
  • redução no erro do diagnóstico de câncer, auxiliando na identificação de células cancerígenas por meio das imagens dos linfonodos;
  • carros autônomos. Por meio de um Computador Neural Diferenciável (DNC), ao ser apresentado a mapas, linhas e paradas, o carro consegue se conduzir para uma rota mais curta, facilitando as viagens.

Esses são apenas alguns dos exemplos que evidenciam como o Deep Learning até mesmo já saiu do campo do TI e consegue ser aplicado nos mais diferentes ramos (segurança, medicina, análise de imagens, redes sociais, e-commerce, segurança, entre outros).

Como Deep Learning se diferencia de outros conceitos semelhantes?

Um dos principais termos que anda lado a lado com o conceito de Deep Learning é o de Machine Learning — ambos intimamente ligados com a Inteligência Artificial. Porém, não são sinônimos e é importante saber diferenciá-los.

Para compreender essas diferenças sutis, é essencial compreender que um evoluiu do outro. Tudo começou com o conceito de Inteligência Artificial — mais amplo, que abrange diversos outros pontos, nos quais Deep Learning e Machine Learning estão inclusos. Ao mesmo tempo, se a IA é, hoje, revolucionária, muito se deve justamente aos avanços gerados pelo Deep Learning e Machine Learning.

Em primeiro lugar, precisamos conceituar Inteligência Artificial. Este é um termo mais amplo, um ramo da ciência da computação, no qual se desenvolvem pesquisas para encontrar soluções que simulem a capacidade humana de raciocínio.

Machine Learning (ou, também, “Aprendizado de Máquina”), é o uso de conceitos da IA, por meio de algoritmos, para fazer com que as máquinas consigam organizar dados, identificar padrões e consigam, por meio das variações de inputs, aprender com esses modelos, sem necessariamente haver uma pré-programação. Basicamente é ela que torna a Inteligência Artificial real.

Isso porque a possibilidade de aprendizado com os inputs oferecidos é bem semelhante ao processo de raciocínio humano. Pense no método científico, no qual observamos padrões para criarmos modelos que expliquem a realidade. A partir do momento que há um desvio, retomam-se pesquisas para encontrar os padrões novos estabelecidos e assim sucessivamente. É exatamente isso que o Machine Learning, por meio de seus algoritmos, propicia para as máquinas.

E dentro deste conceito, temos o Deep Learning (ou “Aprendizagem Profunda”). Em um nível mais profundo, com algoritmos de alto nível, as máquinas passam a agir de forma similar a rede neural do cérebro humano. Isso é possível por meio da criação do princípio de redes neurais artificiais.

A ideia é que os dados sejam submetidos a diversas camadas de processamento não lineares, tal como ocorre na rede de neurônios. Eles são capazes de reconhecer imagens e falas, conseguem processar a linguagem humana e realizam tarefas extremamente complexas sem a intervenção humana no processo.

Assim, resumidamente, temos, do conceito mais amplo para o mais restrito, a seguinte ordem:

  • Inteligência Artificial;
  • Machine Learning;
  • Deep Learning.

Por que é importante que profissionais de desenvolvimento, entre outros, conheçam melhor o Deep Learning?

Nos últimos anos, o Deep Learning ajudou a forjar avanços em áreas muito diversas, como a percepção do objeto, a tradução automática e o reconhecimento de todos os tópicos de pesquisa de voz, que tem sido, por muito tempo, difícil para os pesquisadores de Inteligência Artificial. A importância do Deep Learning é tamanha que o Google, por exemplo, disponibilizou um curso gratuito sobre o assunto para qualquer internauta interessado. Por meio da plataforma TensorFlow é possível conhecer o mecanismo e entender, na prática, como as máquinas podem “aprender e interpretar” mais profundamente.

A importância de entender de Deep Learning se dá pelo imenso crescimento que essa abordagem tem experimentado nos últimos anos. Em geral, ela já está sendo utilizada dentro do conceito de aprendizado de máquina para as seguintes finalidades:

  • melhorar a experiência dos usuários em resultados de pesquisas online;
  • otimizar campanhas de anúncios online em tempo real (sites e aplicativos móveis);
  • analisar sentimentos por meio de textos (redes sociais, sobretudo);
  • melhorar as ofertas em e-commerces por meio de análise da navegação do cliente conectado;
  • prever falhas em equipamentos diversos;
  • melhorar a precificação por meio da análise do comportamento do consumidor nas lojas virtuais;
  • detectar fraudes;
  • detectar invasões de rede (inclusive aquelas orquestradas em massa);
  • reconhecer padrões e imagens;
  • filtrar spams nos e-mails.

Todos os profissionais de TI que atuam ou desejam atuar com Big Data devem conhecer o conceito e as aplicações de Deep Learning, pois é essa abordagem que combina avanços no poder da computação e tipos especiais de redes neurais para que as máquinas “aprendam” padrões complicados em quantidades exponenciais de dados.

Como o Deep Learning pode otimizar os processos de TI de uma empresa?

O Deep Learning pode ser um aliado essencial para potencializar as inovações no setor de TI do seu negócio. Isso porque, pela sua capacidade de resolver o entendimento de dados, consegue-se analisar um grande volume de informações que chegam até o sistema, facilitando o entendimento sobre suas soluções atuais e encontrando possíveis gargalos, de forma a criar soluções para resolvê-los.

Também é possível, por meio desse conceito, automatizar atividades que são rotineiras e mecânicas dentro do setor de TI, de forma que possam ser executados sem a necessidade de intervenção humana no processo. Ganha-se assim em eficiência, agilidade e precisão nesses processos. Os profissionais que seriam responsáveis por essas tarefas podem ter seus esforços direcionados para questões mais analíticas, o que permitiria aumentar o grau de criatividade no desenvolvimento e, também, melhorar as partes analíticas dos processos de desenvolvimento, criação e testes.

Também auxilia na tomada de decisões dentro do setor de TI. Por meio de uma gestão orientada a dados, com os insights oferecidos pelo Deep Learning, os indicadores e relatórios apresentam uma maior precisão, permitindo otimizar as operações internas e, até mesmo, operações externas, oferecendo subsídios para outras áreas da empresa (como marketing e vendas).

O resultado de todos os pontos anteriores, junto com uma otimização da infraestrutura de TI, são operações realizadas de forma mais analítica (já que as atividades técnicas ficam direcionadas para serem realizadas de forma automatizada pelos algoritmos). Com isso, há uma maior produtividade dos especialistas, seja de forma individual, seja da equipe como um todo. Com melhores resultados, o gestor de TI consegue ter um maior embasamento para negociar prazos e condições com clientes, empreendedores e gestores da empresa, o que também auxilia o setor como um todo.

Todas as grandes empresas de software estão investindo fortemente na construção de capacidades de aprendizagem profunda e incorporando-as em muitos dos seus produtos. O Facebook está lançando, de forma gratuita, os desenhos de um novo servidor com a intenção de melhor executar suas aplicações de inteligência artificial; a IBM abriu seu código de aprendizagem de máquina, o SystemML, entre inúmeros outros exemplos.

Essa é uma prova de que o Deep Learning é uma importante ferramenta para você implementar em seu negócio e conseguir otimizar os processos internos do setor de TI. Então não deixe de investir nisso.

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